如何更好的驱动用户行为决策
一般来说提升用户能力的方法有两种:一种是训练用户,帮助他们不断提升自我直到可以完成目标行为;另一种方法就是降低行为的难度,简化目标行为,就是给用户赋能的过程。3)提示:触发行为的意符增加了动机和能力只能是增加了用户产生该行为的可能性,至于用户的行为最终会不会真正发生,还取决于是否提供了合适的触发条件,...
Nature:真正的超级Nature出现!时隔多年的逆袭之路!
1.1线性回归的原理1.2线性回归的应用2.逻辑回归2.1原理2.2使用方法3.K近邻方法(KNN)3.1KNN分类原理3.2KNN分类应用4.神经网络方法的原理4.1神经网络原理4.2神经网络分类4.3神经网络回归实操内容1.线性回归方法的实现与初步应用(包括L1和L2正则项的使用方法)2.逻辑回归的实现与初步应用...
如何应用技术分析工具在投资决策中
1.理解技术分析的基本原理技术分析主要基于历史价格和交易量数据,通过图表和技术指标来预测未来的市场走势。在房地产市场中,这通常涉及对房价指数、交易量、租金收益率等关键数据的分析。投资者应首先掌握这些基本概念,以便更好地理解和应用相关工具。2.选择合适的技术分析工具市场上存在多种技术分析工具,包括但...
创世界首例!高分子材料领域连发两篇Nature!研究迎来里程碑式突破!
2.理解材料与化学中的机器学习方法:掌握线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等常见算法的基本原理与应用。3.应用机器学习解决材料科学问题:通过项目实践,深入理解数据采集、特征选择、模型训练与评估等步骤,学会使用sklearn等工具库完成任务。4.了解材料数据的特征工程与数据库应用:学习如何表示分子结构与晶体结构,...
南京邮电大学2025研究生考试大纲:《管理学原理》
综合应用:掌握管理学原理和方法,并能灵活运用于实践。2.决策识记:决策的概念、要素、功能、任务及特征等,计划的本质、特征、类型与作用等。领会:掌握环境分析方法及决策方法;了解推进计划的流程和方法。综合应用:能够运用常用环境分析方法对具体企业案例面临的内外部环境进行分析。
机器学习之K近邻算法基本原理
K近邻(K-NearestNeighbor,KNN)是一种基于实例的学习算法,它利用训练数据集中与待分类样本最相似的K个样本的类别来判断待分类样本所属的类别(www.e993.com)2024年9月15日。在机器学习中用于分类和回归分析。二、K近邻算法的基本原理?在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例,如果这K个实例的大多数都属于同一个分类,就把该输入实例...
动态市盈率计算方法及其在投资决策中的应用
动态市盈率的基本原理是通过将公司的市值与其每股盈利进行比较,评估股票在当前市场情境下的相对估值。动态市盈率的核心思想是,投资者愿意为公司未来潜在盈利的增长买单,因此愿意支付较高的市盈率。在实际应用中,动态市盈率通常采用未来一年的盈利预测来计算,这有助于更准确地反映市场对公司未来盈利的期望。3、动态...
黄仁勋最新访谈:无知是一种超能力,“第一原理”对创业者至关重要
我从第一原理(Firstprinciple,一种基本的哲学和科学思维方法,它强调通过分解问题或理解事物的基本组成部分和基本原理来推导出新的洞察或解决问题)出发进行推理,在深度学习的领域,当我首次接触并试图理解它时,我幸运地早早地进入了这个领域。但我所看到的并不比别人看到的更为特别,只是AlexNet的惊人效果和令人印象...
中共党史党建学的本体论、认识论和方法论
中共党史党建学作为最具中国特色的社会科学,其概念范畴、基本原理、话语体系等,都会对其他学科发挥影响和带动作用,能够为构建中国特色哲学社会科学贡献力量。四是为传播中国声音、增强国际话语权贡献智慧。随着中国在国际社会中地位和影响的不断提升,海外中国研究日益成为“显学”。数十个国家和地区、几百家研究机构和成...
定价原理与定价权:风格选择的关键之道——A股投资启示录(二十五)
1、从公理出发,探索A股定价基本原理策略分析最常见的一种做法是根据过去历史的表现,分析过往股价表现、绝对收益、相对收益和各种变量之间的关系,用相关性的分析联系起来。这种方法可以被称为“归纳法”。在过往20年,基于历史经验总结和线性外推的投资方法比较好的运行。A股投资启示录中很多报告都是基于这种方法论。